吳義根 ，田 英

（1.池州學院 經濟貿易系，安徽 池州 247000;2.中國人民銀行鎮(zhèn)江市中心支行，江蘇 鎮(zhèn)江212004）

2008年美國次貸危機引發(fā)了全球性金融危機，世界經濟陷入停頓。為了促進經濟發(fā)展，各國均采取一攬子政策拉動經濟發(fā)展。在我國走出困境的同時，CPI也發(fā)生了顯著的波動，CPI指數(shù)由2009年7月的98.2上升到2011年7月的106.5，一直呈現(xiàn)上升趨勢，期間CPI雖有波動但趨勢并未改變,在國家宏觀調控下，目前已經略有下降。2011年5月CPI的增長率是5.5個百分點，而6月CPI增長率是6.5個百分點，近期CPI稍有回落，但壓力依然很大，如圖1。目前居民生活的方方面面因貨幣購買力下降已有了不同的表現(xiàn)，如減少豬肉、水產品以及雞蛋等物品的消費，通貨膨脹給人們帶來的壓力逐漸增大。因此，分析我國本輪CPI波動的主要驅動因素具有重要的現(xiàn)實意義。

圖1 我國CPI同比增長率的變化情況（2010年1月-2011年12月）

1 我國當前CPI及其構成因素的變動狀況（2009年7月-2011年12月）

我國政府在一攬子政策的刺激下，經濟率先恢復增長，經濟增長保持了較高的速度，也是全球經濟復蘇的主要貢獻者。雖然經濟有了較好的發(fā)展，但我國也出現(xiàn)了比較明顯的新一輪物價上漲，CPI一路走高。

圖2 我國CPI及其構成因素的變化情況

圖2反映了我國近30個月CPI及構成的八大因素指數(shù)變動情況，變動較為明顯的是食品，指數(shù)由2009年7月的98.8到2011年 6月的114.4，上升的速度快且幅度大；其次是居住，主要是房價的變化帶動的，這兩條折線變動幅度大且都在CPI折線的上方。另外，食品價格指數(shù)在2011年7月上升至114.8的高位后開始回落，居住指數(shù)更是出現(xiàn)了恢復到CPI指數(shù)的下方。顯然這次CPI波動與食品和居住呈現(xiàn)出聯(lián)動關系。

2 CPI多因素回歸的多重共線性診斷

在利用多因素應回歸2之前，首先利用軟件SPSS17.0對數(shù)據(jù)進行多重共線性診斷，否則可能無法正確反映每個解釋變量對被解釋變量的單獨影響，甚至可能使估計的回歸系數(shù)符號相反，得出完全錯誤的結論，影響回歸模型的穩(wěn)定性。SPSS17.0輸出結果如下表1、2：

表1 模型匯總

表2 Anovab

從表 1、表 2可以看出：R2=1.000，調整的 R2=1.000，可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值為13235.981，明顯顯著(Sig=0.000＜0.05)。但是我們觀察系數(shù)表（表 3），解釋變量煙酒及用品的系數(shù)檢驗不顯著 （Sig=0.828＞0.05），這表明可能存在嚴重的多重線性共振

表3 CPI的各解釋變量的系數(shù)

3 CPI多因素回歸分析

鑒于以上多重線性共振檢驗結果，CPI與其構成的八因素回歸分析必須消除多重線性共振，于是利用SPSS17.0采用逐步回歸法消除多重線性共振對回歸結果的影響，其最終的輸出結果見表4。

表4 CPI的各解釋變量的系數(shù)

通過軟件的逐步回歸分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，引入解釋變量食品，我們發(fā)現(xiàn)R2=0.966，調整的R2=0.965，可決系數(shù)很高說明模型回歸擬合度較好，F(xiàn)檢驗值為 806.244，明顯顯著（Sig=0.000＜0.05）。 食品系數(shù)的T檢驗值為28.394，明顯顯著（Sig=0.000＜0.05），在模型2中添加了解釋變量居住進行回歸，R2=0.994，調整的R2=0.994，可絕系數(shù)很高而且較模型1擬合度有改進，F(xiàn)檢驗值為2118.48,明顯顯著（Sig=0.000＜0.05），解釋變量食品和居住的 T檢驗值分別為27.867、10.776，而且都通過顯著性檢驗。通過逐步回歸，本文得出的方程中解釋變量食品、居住、煙酒及用品、家庭設備用品及服務、醫(yī)療保健及個人用品能通過顯著性檢驗（其Sig均小于0.05的可接受水平）。因此，我們得出CPI與各大類之間的最終回歸模型：

4 CPI與解釋變量食品、居住的單因素回歸分析

通過CPI的多因素回歸分析3我們發(fā)現(xiàn)，CPI主要受兩個解釋變量的影響較大，分別為食品和居住，其中食品影響系數(shù)為0.583，第二因素居住為0.309。也就是說當前我國CPI波動的主要驅動因素因素可能就是這兩個因素。于是我們分別對這兩個因素進行單因素回歸分析，以進一步明確他們之間的關系。

4.1 CPI與食品的單因素回歸分析

利用軟件SPSS17.0對CPI與食品進行單因素回歸，結果如下：

表5 模型匯總

表6 Anovab

表7 系數(shù)

從表5至表7中數(shù)據(jù)可以看出：R方=0.966，調整的R方=0.965，可絕系數(shù)很高說明回歸方程的擬合度很好，F(xiàn)檢驗值806.244，顯然是顯著性的（Sig=0.000＜0.05）。解釋變量食品的 T檢驗值28.394，明顯顯著（Sig=0.000＜0.05）。這個結果顯然說明了CPI上漲與食品類是同步的，為了進一步了解CPI波動的驅動因素，我們利用軟件SPSS17.0對食品內部的6個小類進行相關性分析，結果如下：

表8 Spearman相關系數(shù)

通過表8我們發(fā)現(xiàn)，食品與肉禽及其制品、水產品、糧食、蛋相關性較高，其系數(shù)為 0.934、0.972、0.764、0.851。這與現(xiàn)在的豬肉、水產品、糧食、雞蛋的價格顯著上升的社會現(xiàn)象相符。

4.2 CPI與居住的單因素回歸分析

利用軟件SPSS17.0對CPI與居住進行單因素回歸，結果如下：

表9 模型匯總

表10 Anova

表11 系數(shù)

從表9至表11中數(shù)據(jù)可以看出：R2=0.812，調整的R2=0.805，可決系數(shù)很高說明回歸方程的擬合度很好，F(xiàn)檢驗值120.572，顯然是顯著性的 （Sig=0.000＜0.05）。解釋變量食品的T檢驗值10.981，明顯顯著（Sig=0.000＜0.05）。這個結果顯然說明了CPI上漲與居住類指數(shù)是同步的，這也進一步解釋了目前我國房價的現(xiàn)實狀況。

5 實證結果分析

通過以上我們可以發(fā)現(xiàn)：

（1）通過CPI的多因素回歸分析，我國當前的CPI波動主要的驅動因素是食品類和居住類，食品的價格指數(shù)每增加1個百分點，CPI就會相應提高0.583百分點，居住類指數(shù)提高一個百分點，CPI就會相應提高0.309個百分點；

（2）從CPI的單因素分析的結果來看，結論驗證了目前的CPI的波動主要是食品類和居住類波動導致的。肉禽及制品的價格波動對CPI的推動作用比較大，肉禽類中豬肉的價格上漲是最主要的因素。今年豬肉價格的上漲主要原因有：一是養(yǎng)豬的成本上升，主要是糧價尤其是玉米的價格上漲帶動豬飼料價格的上漲以及飼養(yǎng)員的工資上漲導致的；二是去年豬肉價格被打壓影響了農戶養(yǎng)豬積極性，從而供給明顯減少。另外能繁母豬存欄下降以及病疫情導致生豬供應減少也是原因之一。在豬肉價格上升的情況下，加大了對水產品、蛋的需求，從而帶動了蛋類價格的上揚。本輪食品價格上漲除了由于肉禽及制品和水產品價格上揚以外糧食價格上漲也是不容小覷的，一方面可能是由于天氣因素及國際糧食價格的上漲導致的，另一方面由于高房價帶動了建筑市場的繁榮，勞動力匱乏進而引起工人工資的上升，同時生產資料需求增大導致其價格上揚，也即是農產品的需求明顯上升，糧食價格上漲也就不難理解了；目前，我國房價的回落和食品的供給改善，也促使了我國CPI的回落。

（3）房價的上漲是推動CPI上漲的另一個主要因素，隨著房地產市場的火爆，房價的日益攀升再加上居住在CPI中權重的不斷提高，CPI的上升因素中必然少不了高房價的推動。目前，房價已經松動，但宏觀調控的壓力依然很大。

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